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Danilo do nascimento queiroz. Roteiro Introdução Principais redes sociais de música IA e as redes sociais de música Demonstrações.

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Apresentação em tema: "Danilo do nascimento queiroz. Roteiro Introdução Principais redes sociais de música IA e as redes sociais de música Demonstrações."— Transcrição da apresentação:

1 danilo do nascimento queiroz

2 Roteiro Introdução Principais redes sociais de música IA e as redes sociais de música Demonstrações

3 Introdução Com o intenso crescimento e popularização dos sites de redes sociais surgiu a necessidade de segmentação em nichos de gosto e estilos de vida. animais domésticos atualizações profissionais moda esportes música namorocientífica fotografia vídeo

4 Introdução Os perfis online em redes de relacionamento tem se mostrado eficientes e vigilantes no sentido de constituição de um banco de dados de consumo, de memória musical, de organização social em torno da música, de crítica musical e classificação de gêneros.

5 Introdução... sites públicos de banco de dados de música compartilhada sites públicos de banco de dados de música compartilhada mecanismos de dados musicais a partir de 'taggeamento' colaborativo mecanismos de dados musicais a partir de 'taggeamento' colaborativo sites de descoberta de música sites de descoberta de música....

6 Principais redes sociais de música MySpace Pandora Last.fm Ping ( 2003 ) ( 2005 ) ( 2003 ) ( Set/2010 ) Blip.fm ( 2008 )

7 MySpace Fotos, blogs, perfis de usuários e hospedagem de MP3. Fotos, blogs, perfis de usuários e hospedagem de MP3. Perfis diferenciados para artistas. Perfis diferenciados para artistas. Mais de 110 milhões de usuários nos EUA. Mais de 110 milhões de usuários nos EUA. Comprada em 2005 pela Intermix Media por 580 Comprada em 2005 pela Intermix Media por 580 milhões de dólares. milhões de dólares. ANTES DEPOIS 2010

8 MySpace... é um destino líder de entretenimento social alimentado pelas paixões dos fãs MySpace impulsiona a interação social por meio de uma experiência altamente personalizada em torno do entretenimento e conectando pessoas à música, celebridades, tv, cinema e jogos apreciados...

9 Last.fm Mais de 65 milhões de músicas catalogadas e mais de Mais de 65 milhões de músicas catalogadas e mais de 21 milhões de usuários mensais. 21 milhões de usuários mensais. Last.FM = [ plugin audioscrobbler ] + [ plataforma social ] Last.FM = [ plugin audioscrobbler ] + [ plataforma social ] Permite manter registro do que o usuário ouve em Permite manter registro do que o usuário ouve em qualquer player. qualquer player. Adquirido em 2007 pela CBS Interactive por 280 Adquirido em 2007 pela CBS Interactive por 280 milhões de dólares. milhões de dólares.

10 Last.fm Recomendações de músicas, shows e pessoas c Recomendações de músicas, shows e pessoas com base no seu gosto musical. Scrobble é uma pequena mensagem que o Scrobbler Scrobble é uma pequena mensagem que o Scrobbler envia ao Last.fm informando sobre a música que o envia ao Last.fm informando sobre a música que o usuário está ouvindo. usuário está ouvindo. Qual a vantagem de fazer scrobbling? Qual a vantagem de fazer scrobbling? Ajuda o sistema do Last.fm a fazer boas recomendações, Ajuda o sistema do Last.fm a fazer boas recomendações, enviando-lhe informações úteis. enviando-lhe informações úteis.

11 Pandora Baseado no Projeto Genoma da Música Baseado no Projeto Genoma da Música - a mais sofisticada taxonomia de informações musicais coletadas existente. Mais de 400 características musicais para cada música. Mais de 400 características musicais para cada música. Os atributos guardam além da identidade da música Os atributos guardam além da identidade da música outras qualidades que são importantes para entender outras qualidades que são importantes para entender preferências musicais. preferências musicais.

12 Pandora Não tem o conceito de estilo, conexões de Não tem o conceito de estilo, conexões de usuários ou índices de audiência. usuários ou índices de audiência. Pandora não se importa com o que as outras pessoas Pandora não se importa com o que as outras pessoas que gostam de Justin Bieber também gostam, por que gostam de Justin Bieber também gostam, por exemplo. exemplo.

13 Blip.fm Voltado exclusivamente para o mercado musical online. Voltado exclusivamente para o mercado musical online. Permite total integração com o Twitter. Permite total integração com o Twitter. Os usuários (DJs, como são chamados) mais populares Os usuários (DJs, como são chamados) mais populares ganham props e bottoms e são identificados com ganham props e bottoms e são identificados com pontos para os outros usuários - estratégias de pontos para os outros usuários - estratégias de aumento de visibilidade e reputação. aumento de visibilidade e reputação.

14 Blip.fm Blip é uma música acompanhada de uma mensagem Blip é uma música acompanhada de uma mensagem curta. curta. Para enviar um blip basta o usuário buscar pela música Para enviar um blip basta o usuário buscar pela música que deseja ouvir e então associar a ela uma mensagem que deseja ouvir e então associar a ela uma mensagem (máx. 150 caracteres) e enviar. (máx. 150 caracteres) e enviar.

15 Ping Rede social de música da Apple, integrada ao iTunes. Rede social de música da Apple, integrada ao iTunes. Semelhante ao Twitter em relação ao conceito de Semelhante ao Twitter em relação ao conceito de seguir outros usuários. seguir outros usuários. Algo como o Twitter e Facebook no iTunes. Algo como o Twitter e Facebook no iTunes. (Steve Jobs) (Steve Jobs) Foco comercial. Rede social, ou caça níqueis? Foco comercial. Rede social, ou caça níqueis? Facilita a descoberta de novas músicas, com a possibilidade de Facilita a descoberta de novas músicas, com a possibilidade de comprá-las com apenas um clique. comprá-las com apenas um clique.

16 Ping A idéia geral do Ping é que um usuário irá seguir outro A idéia geral do Ping é que um usuário irá seguir outro se eles compartilham gostos e interesses musicais. se eles compartilham gostos e interesses musicais. No entanto, o Ping provavelmente não será muito útil para seguir amigos que não possuem o mesmo gosto musical. Você pode ser meu amigo no Facebook, mas me desculpe, não estou interessado no pagodão que. você gosta. Duras críticas em relação ao design e usabilidade. Duras críticas em relação ao design e usabilidade.

17 IA e as redes sociais de música PANDORA Análise Estrutural x LAST.FM Análise Comportamental Recomendação de músicas

18 IA e as redes sociais de música PANDORA – Análise Estrutural Pandora se baseia no Genoma da Música, que consiste em mais 400 características musicais, abrangendo as qualidades da melodia, harmonia, ritmo, forma, composição e letra, levou cerca de 5 anos para ser finalizado e teve a contribuição de 30 especialistas em teoria da música. O genoma é baseado em uma análise complexa de músicas de 10 mil artistas dos últimos 100 anos. LAST.FM – Análise Comportamental O Scrobbler possibilita ao Last.fm saber quais músicas os usuários ouvem com mais frequência, de quais músicas mais gostam, quantas vezes ouviu um artista em um período específico de tempo, quais dos amigos têm gostos musicais parecidos. As recomendações feitas pelo Last.fm são resultado da análise de mais de 43 bilhões de scrobbles.

19 IA e as redes sociais de música Outros sistemas de recomendação iTunes Genius MufinLala

20 IA e as redes sociais de música A maioria dos algoritmos de recomendação utilizam a A maioria dos algoritmos de recomendação utilizam a abordagem k-NN (k vizinhos mais próximos). abordagem k-NN (k vizinhos mais próximos). Em uma rede social, a vizinhança (usuários com o Em uma rede social, a vizinhança (usuários com o mesmo gosto ou interesse) de um usuário pode ser mesmo gosto ou interesse) de um usuário pode ser encontrada através do cálculo de Correlação de encontrada através do cálculo de Correlação de Pearson, através de dados de preferência. Pearson, através de dados de preferência. Recomendação – Algoritmos e Técnicas

21 IA e as redes sociais de música É uma técnica baseada em uma análise envolvendo avaliações realizadas por outros usuários que possuem interesses em comum. Recomendação – Algoritmos e Técnicas Filtragem Colaborativa

22 IA e as redes sociais de música A técnica possui duas funções fundamentais: Recomendação – Algoritmos e Técnicas Filtragem Colaborativa 1.Filtrar informações com o objetivo de retornar para o usuário apenas dados no contexto da pesquisa. 2.Recomendar o mesmo resultado para usuários que possuam interesses em comum.

23 IA e as redes sociais de música A técnica possui três passos principais: Recomendação – Algoritmos e Técnicas Filtragem Colaborativa 1.Encontrar usuários "vizinhos" (que possuem interesses afins) e os seus graus de correlação. 2.Processar avaliações registradas: Recuperar as avaliações executadas pelos usuários e processar um algoritmo específico para encontrar o grau de similaridade entre determinado usuário e seus vizinhos.

24 IA e as redes sociais de música A técnica possui três passos principais: Recomendação – Algoritmos e Técnicas Filtragem Colaborativa 3. Aplicar a predição: com as informações anteriormente processadas é possível realizar suposições. 1. Encontrar os usuários vizinhos 2. Processar as avaliações registradas 3. Aplicar a predição

25 IA e as redes sociais de música Limitações : escalabilidade, esparsividade e novo item. Recomendação – Algoritmos e Técnicas Filtragem Colaborativa Escalabilidade: o processo de recomendação online se torna mais demorado com o aumento do número de usuários e itens. Esparsividade: ocorre com o aumento de usuários e itens no banco de dados e a conseqüente redução da densidade dos registros de cada usuário sobre os itens.

26 IA e as redes sociais de música Limitações : escalabilidade, esparsividade e novo item. Recomendação – Algoritmos e Técnicas Filtragem Colaborativa Problema do novo item : um item novo por não ter nenhuma informação associada não pode ser recomendado.

27 IA e as redes sociais de música Recomendação – Algoritmos e Técnicas Filtragem Colaborativa Como minimizar as limitações? Filtragem Colaborativa Item a Item. Ao invés de calcular similaridade entre usuários por seus votos nos itens, procura relacionamentos entre itens baseado em sua faixa de votos dos usuários. Em outras palavras, gera recomendações encontrando itens que são similares a outros itens que o usuário gostou. Minimiza apenas o problema da escalabilidade.

28 Demonstrações NO NAVEGADOR

29 Perguntas!?


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